统计分析发现数据价值

初中信息技术_统计分析发现数据价值教学设计学情分析教材分析课后反思统计分析发现数据价值教学设计教学⽬标：知识与技能⽬标：1、了解电⼦表格是进⾏数据分析的⼯具。

2、掌握排序、筛选、分类汇总等分析⽅法的具体操作过程与⽅法⽬标：通过学⽣⾃主探究和教师设计的需求引导，任务驱动，展开学习活动情感态度与价值观⽬标：能运⽤排序、筛选、分类汇总等⽅法进⾏简单的数据分析。

感受通过数据分析解决处理实际问题的过程，培养分析、判断意识，增强学⽣在研究中学习，在学习中探究的意识教学重点与难点：重点排序、筛选、分类汇总的基本操作；难点多个关键字排序，分类汇总的运⽤学习过程：⼀、情景导⼊通过电⼦教室给同学们播放歌曲《我和我的祖国》，引出学校刚举⾏的红歌⼤赛，学校组委会希望同学们帮助他们完成颁奖任务，需要评选出“校园最佳歌⼿”，“年级最佳歌⼿”，“优胜年级”三个奖项，由此来导出本节课所学内容《统计分析发现数据价值》，出⽰学习⽬标。

⼆、学习探究1、排序概念：将杂乱⽆章的数据通过⼀定的⽅法按关键字顺序排列的过程叫做排序。

升序：由低到⾼降序：由⾼到低任务⼀：评选校园最佳歌⼿即找出得分最⾼的选⼿，并在总名次栏中填充名次。

（可⾃主完成）做完后由学⽣上台演⽰，边讲边操作做法：⿏标点到“总分”列中任⼀数据单元格，执⾏“数据”“排序和筛选”“排序”（降序）。

2、筛选概念：通过设定条件，将不感兴趣（不满⾜某种条件）的记录暂时隐藏起来，只显⽰感兴趣（满⾜某种条件）的记录，从⽽有助于我们发现某⼀特定范围内的数据中所蕴涵的信息。

任务⼆、评选年级最佳歌⼿即找出每个年级中得分最⾼的选⼿学⽣回答具体做法做法：激活任⼀数据单元格，执⾏“数据和筛选”“筛选”，单击表头名称右侧的⼩三⾓（筛选标记）即可。

讨论:记录隐藏与删除⼀样么？筛选是将满⾜条件的记录显⽰出来，把不满⾜条件的记录隐藏起来。

隐藏⽽不是删除．．．．．．．。

3、知识拓展任务三：计算各位选⼿的级部名次并填充。

分析数据的方法数据分析是现代社会中非常重要的一项工作，它可以帮助我们更好地理解和利用各种数据，从而做出更明智的决策。

在进行数据分析时，我们需要掌握一些有效的方法和技巧，下面将介绍几种常用的数据分析方法。

首先，我们可以使用描述性统计分析方法来对数据进行描述和总结。

描述性统计分析可以帮助我们了解数据的分布情况、中心趋势和离散程度，常用的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差、最大最小值等。

通过描述性统计分析，我们可以对数据的基本特征有一个直观的认识，为进一步分析奠定基础。

其次，我们可以使用相关性分析方法来研究不同变量之间的关系。

相关性分析可以帮助我们了解变量之间的相关程度和相关方向，常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。

通过相关性分析，我们可以发现变量之间的潜在关联，为后续的建模和预测提供依据。

另外，回归分析是一种常用的数据分析方法，它可以帮助我们探究自变量和因变量之间的函数关系。

回归分析可以帮助我们预测因变量的取值，并研究自变量对因变量的影响程度，常用的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归等。

通过回归分析，我们可以建立模型来解释和预测数据，为决策提供支持。

此外，聚类分析是一种用于发现数据内在结构的方法，它可以帮助我们将数据划分为不同的类别或簇。

聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和规律，常用的聚类分析方法包括K均值聚类、层次聚类等。

通过聚类分析，我们可以将数据进行分类，为个性化推荐、市场细分等提供支持。

最后，我们还可以使用时间序列分析方法来研究时间序列数据的规律和趋势。

时间序列分析可以帮助我们预测未来的趋势和变化，常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。

通过时间序列分析，我们可以发现数据中的周期性、趋势性等规律，为未来的规划和决策提供支持。

综上所述，数据分析是一项复杂而又重要的工作，我们需要掌握多种数据分析方法来应对不同的情况。

希望以上介绍的几种数据分析方法能够为大家在实际工作中提供一些帮助，也希望大家在数据分析过程中能够灵活运用这些方法，发现数据中的价值和规律。

义务教育山东省初级中学信息技术第二册上统计分析发现数据价值“统计分析发现数据价值”教案学情分析本节课面向对象是七年级学生，他们之前已经接触过表格的相关知识，了解其相关概念，并且能够熟练运用Excel计算数据。

在此基础上，学生通过前几节课的学习，对Excel表格较为熟悉。

如何体现Excel统计分析数据的优势呢？这节课学生将初次接触排序、筛选的操作。

结合生活中常见的实例，便于学生更好地理解。

这一阶段的学生思维比较活跃，乐于接受有趣的感性知识，本节课的内容也能为学生提供一定的自由发挥空间，让学生的学习过程更加有趣、不呆板；他们已具备独立学习的能力，这阶段的学生善于和同学沟通，也已具备了交流合作的意识与能力，这有助于突破教学重点与难点，为教学过程的顺利开展奠定了基础。

处于青春期的学生希望得到老师和学生的认可，他们强烈希望自己的学习能得到大家的好评，这需要教师需要积极评价与引导。

此外，本节课选择以制定旅游方案、选择适合的书籍作为素材，一方面与教学内容相契合，通过设置问题充分让学生体验排序和筛选的操作，另一方面，在掌握知识、技巧的同时，呼吁学生们多读书、多旅行。

效果分析《统计分析发现数据价值》这一节课技术上重在掌握排序、筛选的操作，如何利用排序、筛选操作统计分析数据，从中发现有用的信息，是教师应该引导给学生的。

通过本节课的学习，学生们比较准确地把握了排序筛选的概念及作用，并且掌握了排序、筛选的操作要点。

课堂上，学生能够紧跟老师的课堂节奏，自主探究性的完成基础任务；对于难点任务——如何进行多关键字排序，学生们采取小组讨论的形式，积极合作，共同探讨、分析并解决问题，进而攻克教学难点。

在拓展提升环节，学生们能够熟练运用本节课掌握的知识，快速完成任务要求。

在学习过程中，学生们能够独立思考、合作探究，真正体验学习过程。

并且能够实现知识的迁移，达到举一反三的良好学习效果。

教材分析《统计分析发现数据价值》是泰山出版社出版的初级中学信息技术第二册上第三单元“挖掘数据中的价值”中的微项目NO.4的内容。

数据分析的统计分析与数据挖掘在当今数字化的时代，数据已经成为了一种极其宝贵的资源。

企业和组织通过收集、整理和分析大量的数据，以获取有价值的信息，从而做出更明智的决策。

在数据分析领域，统计分析和数据挖掘是两个重要的方法，它们各自有着独特的特点和应用场景。

统计分析是一种经典的数据分析方法，它基于概率论和数理统计的理论，通过对数据的描述、概括和推断，来揭示数据中的规律和关系。

统计分析通常包括数据的收集、整理、描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等内容。

描述性统计是统计分析的基础，它通过计算均值、中位数、众数、标准差等指标，来概括数据的集中趋势和离散程度。

例如，我们想了解某个班级学生的数学成绩情况，通过计算平均成绩可以知道整体的水平，而标准差则能反映成绩的分散程度。

假设检验则是用于判断某个关于总体的假设是否成立。

比如，我们假设一种新的教学方法能够提高学生的成绩，通过收集数据并进行假设检验，可以验证这个假设是否有统计学上的显著差异。

回归分析用于研究变量之间的线性或非线性关系。

例如，通过分析房价和房屋面积、地理位置等因素之间的关系，建立回归模型，从而预测房价。

数据挖掘则是一种相对较新的技术，它侧重于从大量的数据中自动发现潜在的模式、趋势和关系。

数据挖掘的方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测等。

分类算法可以将数据分为不同的类别。

比如，在信用评估中，根据客户的各种信息，将其分为信用良好和信用不良两类。

常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。

聚类是将相似的数据点归为一组。

例如，将客户按照消费行为聚类，以便企业针对不同的客户群体制定营销策略。

关联规则挖掘用于发现数据中不同项之间的关联关系。

比如，在超市购物数据中，发现购买面包的顾客往往也会购买牛奶。

预测则是根据历史数据对未来的情况进行估计。

比如，预测股票价格的走势。

统计分析和数据挖掘虽然有所不同，但它们并不是相互排斥的，而是相互补充的。

统计分析更注重于对数据的理论解释和验证，强调数据的随机性和不确定性。

统计分析的价值及提高策略统计分析工作人员是认识社会的有力武器，它就好比经济运行中的医生；它不仅是由统计任务（搜集、整理、分析）所决定的，同时也是统计工作自身发展所决定的。

统计分析是“度”的科学，无论是领导工作，还是从事经济工作统计工作，都要学会定量分析这门“度”的科学，科学的度量分析就是要实事求是地评价经济发展情况。

准确反映经济增长的快慢，完成水准的好坏，利用水准的多少，普及水准的高低，而且还反映了它的限度（最高或最低限度）、密度（万人网点）、强度（人均水平）以及关联度、相关性等。

增强统计分析研究工作，不仅有利于更好地发挥统计的整体功能，而且也是提升统计工作水平和加快统计方法制度改革的突破口，统计分析还是开创统计工作新局面的一条重要途径。

事实证明，无论任何单位，只要把统计分析工作搞好，统计工作的作用就发挥得好，就会受到单位领导和社会各界的高度重视。

总之，通过搞好统计分析，可以发挥统计部门的优势，发现统计工作的新问题，从而开创统计工作的新局面，有利于改革创新，发挥统计部门的整体功能，通过统计分析还可以培养一批优秀的统计干部。

一、统计分析水平的提升要提升统计分析水平，关键在于分析研究的方法能否有突破性进展，力求突出一个“新”字。

即：所研究的内容要新、且研究应用的方法要新。

（一）研究内容的要求研究内容要新，主要做到以下几点：第一，要提升和把握经济分析发展的脉搏与能力；第二，要提升预警、预测的能力；第三，要深化量的分析；第四，要把握政策的取向和选择的能力；第五，要增加时代感，主动反映新情况，反映时代气息；第六，要有全局观和合历史观，把定量与定性分析结合起来；第七，要努力努反映地方的特色；第八，要研究体制变化带来的新变化；第九，要在分析的深度下工大，要增强可操作性建议。

（二）研究新方法的应用统计分析要上水平、上档次，应在“四句话”上做文章，抓苗头看趋势、抓现象看本质、抓联系看规律以及抓主要矛盾进行定量分析。

强化统计分析，挖掘数据价值与应用摘要：随着公司大数据建设的深入推进，数据在助推电力公司精准管理、精益运营方面显现出愈来愈高的价值，公司深化统计数据分析，对关键指标进行协同、多源分析，提高统计数据质量，使电力统计数据成为谋划发展思路、制定政策措施、实施调控管理的信息基石，更好地服务公司经营决策，助力公司生产经营提质增效。

关键词：统计分析；数据；电力。

1.统计专业的新理念统计数据是国家宏观调控和科学决策的重要依据。

电力公司统计工作以服务宏观经济决策、能源行业管理和公司改革发展为基本方向，以提高统计数据真实性为根本目标，为推进公司高质量发展提供坚强的数据支撑和优质的统计服务。

电力公司提出“大统计”工作理念，从抓牢信息汇总、抓实咨询服务、抓好监督检查等方面入手，坚持“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理体制，深化统计分析，挖掘数据价值，助力公司生产经营。

1.统计分析的范围和内容深化统计分析，打破专业壁垒，构建经营指标分析预测机制，挖掘数据价值；同时分析经营问题，数据反馈给专业部门，提升公司精益运营水平。

维度上，不应该局限于发展专业，而是在各个专业。

营销部利用这些数据去治理高损、配电部利用这些数据去网改立项、运检部利用这些数据去技改大修，各条战线上真实、可靠的统计数据都应该是我们各类项目的立项基础，都是“大统计”的范畴。

深度上，不应该局限于呈现数据，还应该要发现亮点或问题，后面还要用于去立项解决问题，最后要去评价和考核解决问题的成效，如此贯穿于各个环节，这也都是“大统计”的范畴。

1.统计专业存在的问题一是传统报表思维依然存在。

基层统计专责在进行统计管理时，还是存在按数据填报表的思维，没有统计分析思维，不主动深入分析数据波动原因，挖掘数据价值。

二是对统计专责的要求日渐提高。

统计专责不能只是像以前那样只负责把数据填进系统，必须要对电网运行、经营分析有一定的专业基础，才能够全面把好数据关。

三是不适应统计严要求。

数据的收集和统计分析数据是当今信息社会的重要组成部分，对于各行各业的决策和规划起着至关重要的作用。

而数据的收集和统计分析则是保证数据质量和实现数据洞察的关键步骤。

本文将从数据收集的方法和数据统计分析的应用角度，探讨数据的价值和意义，并介绍一些常用的技术和工具。

一、数据收集的方法在进行数据收集时，我们可以采用多种方法，包括以下几种常见的方法：1.问卷调查：通过设计并发放问卷，收集人们对于某一特定问题的意见和看法。

问卷调查可以是纸质的，也可以是在线调查。

该方法适用于大范围的数据收集，可以获取到一定的客观反馈。

2.观察法：通过直接观察客观事物或现象，收集相关数据。

观察法可以细分为自然观察和实验观察两种方式。

自然观察是在自然环境中观察，实验观察则是在受控环境中进行实验并观察结果。

观察法适用于研究事件发生规律和行为习惯等方面的数据收集。

3.访谈法：通过与被访者进行面对面的交流，主动询问相关问题，进行数据收集。

访谈法可以分为结构化访谈和非结构化访谈两种形式。

结构化访谈是按照预定的问题进行交流，而非结构化访谈则是在开放性的交流中获取信息。

访谈法适用于深入了解被访者主观经验和态度的数据收集。

二、数据统计分析的应用数据统计分析是将收集到的数据进行整理、加工和分析，以获取有关数据的结论和洞察。

数据统计分析广泛应用于各个领域，包括市场调研、科学研究、经济决策等。

1.市场调研：在进行市场调研时，数据统计分析可以帮助企业了解目标市场的潜在需求和竞争情况。

通过对市场数据的分析，企业可以制定更有针对性的市场策略，提高产品销售和市场占有率。

2.科学研究：科学研究需要准确的数据支持，数据统计分析可以帮助科学家整理和分析实验数据，提取有用的信息并得出结论。

科学研究中的数据分析可以通过统计学方法进行，例如假设检验、方差分析等。

3.经济决策：在制定经济政策和决策时，数据统计分析起着至关重要的作用。

通过对经济数据的分析，政府和企业可以了解经济发展趋势，制定合理的发展计划和政策措施，推动经济持续增长。

微项目4 统计分析发现数据价值一、教材分析本节内容为统计分析发现数据价值，主要应用排序、筛选、分类汇总对数据进行处理。

本节课进行排序、筛选、分类汇总的学习，让学生善于分析，能够通过数据解决实际问题。

二、教学目标知识与技能：1.理解数据排序、筛选、分类汇总的概念和作用2.掌握排序、筛选的操作方法，了解分类汇总过程与方法：通过学生自主探究和教师设计的需求引导、任务驱动，展开学习活动。

情感态度价值观：感受通过数据分析解决、处理实际问题的过程，培养分析、判断的意识，学会分享信息资源教学重点：1. 学会排序及多重排序2. 学会筛选操作3. 了解分类汇总教学难点：排序、筛选、分类汇总的操作与作用三、教学策略以贴近学生生活的示例引入新课，引入排序筛选的需求，通过小组合作探究和教师演示理解并掌握相应的概念和操作要点。

学生活动：优秀学生代表演示教师活动：要点指导，排序概念及作用排序：将杂乱无章的数据通过一定的方法按关键字顺序排列的过程（无序→有序）学生活动：修正体验专题21、单击任意一个单元格，执行“数据”“排序和筛选”“筛选”，在每个表头出现三角形筛选标记符，筛选“睡觉时间”为9的同学名单；2、取消筛选条件，筛选“学习时间”“数字筛选”“大于或等于11”，“运动”“数字筛选”“大于或等于1”，完成名单筛选。

学生活动：自主尝试体验，组长指导，学生互助完成，优秀的学生进行上台演示。

教师指导：教师巡视学生操作情况，并及时给予提示，指导小组长，学生活动：在学案及组长的帮助下完成体验筛选的作用，优秀学生操作演示教师活动：操作点评，知识点讲解，问题解决。

筛选：将电子表格中满足一定条件的数据“挑选”出来。

（根据条件显示和隐藏）学生活动：修正操作，体验条件筛选教师活动：规范操作总结梳理：筛选的概念，作用，方法专题3分类汇总1、单击“组号”列任意一个单元格执行升序排列分类；2、执行“数据”“分级显示”“分类汇总”。

拓展提升：打开“部分城市GDP一览表”，分别执行如下几个操作：1.对“2016年GDP”筛选“大于或等于1”城市2.对“年均增长率”进行降序排列；3.对“人均GDP”进行降序排列：4、对“所属地区”分类汇总“2016年GDP”5、对比工作表“城市GDP”和“人民期望”理解排序的概念和作用用知识解决问题，多重排序怎么办，让学生在自主探究中进一步掌握排序的方法锻炼学生对操作的归结能力。

大数据的统计分析方法一、引言随着互联网和信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。

大数据的统计分析方法是对海量数据进行整理和分析，从中发现有价值的信息和规律。

本文将介绍大数据统计分析的基本概念、常用的统计分析方法以及其应用领域。

二、大数据统计分析的基本概念1. 大数据：指数据量巨大、多样化、高速产生的数据集合。

大数据的特点包括四个方面：数据量大、数据类型多样、数据产生速度快、数据价值密度低。

2. 统计分析：是指通过对数据进行收集、整理、描述、分析和解释，从中提取有用信息的方法和过程。

3. 大数据统计分析：是指运用统计学原理和方法对大数据进行处理和分析，以发现数据中的规律、趋势和关联。

三、常用的大数据统计分析方法1. 描述统计分析：用于对数据进行整理和总结，以便更好地理解数据的特征和分布。

常用的描述统计分析方法包括频数分析、平均数、中位数、众数、方差、标准差等。

2. 探索性数据分析（EDA）：通过可视化和图表分析等方法，对数据进行初步的探索和发现。

EDA可以帮助我们发现数据中的异常值、缺失值以及数据之间的关系。

3. 相关分析：用于研究不同变量之间的相关性。

常用的相关分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。

相关分析可以帮助我们了解变量之间的关联程度，从而为后续的预测和建模提供依据。

4. 回归分析：用于研究自变量与因变量之间的关系，并建立数学模型进行预测。

回归分析可以帮助我们理解变量之间的因果关系，并进行预测和决策支持。

5. 聚类分析：用于将数据集合划分为不同的群组，每个群组内的数据相似度较高，而不同群组之间的相似度较低。

聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和规律。

6. 分类分析：用于将数据集合中的个体归类到不同的类别中。

分类分析可以帮助我们进行客户细分、风险评估等任务。

四、大数据统计分析的应用领域1. 金融行业：大数据统计分析可以帮助银行和保险公司进行风险评估、信用评级、投资决策等任务。